
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,645,988 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,246,051 |
کاربرد روش درختان تصمیمگیری تصادفی در پیشبینی کلاسهای خاک در اراضی با پستی و بلندی کم ( مطالعه موردی: شهرستان هیرمند) | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
مقاله 4، دوره 24، شماره 1، فروردین 1396، صفحه 67-84 اصل مقاله (1.64 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2017.12396.2700 | ||
نویسندگان | ||
خلیل اله میرک زهی1؛ علی شهریاری* 2؛ محمدرضا پهلوان راد3؛ ابوالفضل بامری1 | ||
1گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران | ||
2گروه علوم خاک، دانشگاه زابل | ||
3بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی سیستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، زابل، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: شناسایی و نقشه برداری خاک، به عنوان روشی برای تعیین الگوی پراکنش خاک، توصیف و نمایش آن به شکل قابل فهم و تفسیر برای کاربران مختلف، پایه و اساس اطلاعات خاک برای مدل سازی های محیطی می باشد. نقشهبرداری رقومی خاک شامل ایجاد ارتباط بین کلاسها یا خصوصیات خاک با فاکتورهای محیطی دخیل در تشکیل و تکامل خاک با استفاده از مدلهای ریاضی است که میتواند نقشههای خاک دقیقتر و یکدستتر در زمان کمتر با ارائه میزان دقت و صحت ایجاد نماید و باعث کاهش هزینههای پروژههای شناسایی و تهیه نقشههای خاک گردد. این پژوهش جهت تهیه نقشه کلاسهای گروههای بزرگ و زیرگروههای خاک با استفاده از تکنیک درختان تصمیم گیری تصادفی در اراضی شهرستان هیرمند در دشت سیستان انجام گرفت. مواد و روشها: در این مطالعه 108 پروفیل خاک در سطحی حدود 60000 هکتار از اراضی شهرستان هیرمند حفر گردید. 16متغیر محیطی شامل خصوصیات زمین، شاخص شوری و شاخص پوشش گیاهی به عنوان تخمینگر برای تهیه نقشه خاک، مورد استفاده قرار گرفته شدند. پس از تعیین گروههای بزرگ و زیرگروههای خاک، نقشه کلاسهای خاک با استفاده از روش درختان تصمیم گیری تصادفی (RF) تهیه شد. شایان ذکر است که 80 درصد داده در آموزش مدل و 20 درصد برای اعتبارسنجی مستقل استفاده شدند یافتهها: نتایج مطالعات خاکشناسی نشان داده که خاکهای تشکیل شده در دشت سیستان تکامل زیادی نداشتند و عمدتا در ردههای انتیسول و اریدیسول قرار دارند. بیشترین تعداد خاکرخ در گروههای بزرگ مربوط به Torrifluvents، و بیشترین تعداد خاکرخ در زیرگروههای بزرگ مربوط به Typic Torrifluvents بود. همچنین نتایج روش RF نشان داد که کمترین مقدار خطای تخمین نمونههای خارج از سبد در گروههای بزرگ و زیرگروههای خاک به ترتیب53/43 و 59/50 بود. نتایج اعتبار سنجی مستقل نشان داد که بهترین دقت بدست آمده برای گروههای بزرگ و زیرگروههای بزرگ خاک به ترتیب 48 و 53 درصد بود. بین متغیرهای مختلف محیطی عمق شیارها، شاخص همگرایی، شبکه کانالها و شوری در گروههای بزرگ خاک و عمق شیارها، ارتفاع و سطح حوزه در زیرگروههای خاک دارای بیشترین اهمیت در تخمین کلاسهای خاک بودند. نتیجهگیری: نتایج نشان داد که در مناطق خشک با پستی و بلندی کم خاکها عمدتا جوان هستند و همچنین در این مناطق تنوع خاک کم است. در چنین مناطقی روش نقشهبرداری رقومی و تکنیک درختان تصمیم گیری تصادفی میتواند برای پیشبینی کلاسهای خاک و تهیه نقشههای خاک بسیار مفید بوده و مورد استفاده قرار گیرد. کلمات کلیدی: نقشهبرداری رقومی خاک، تکنیک درختان تصمیمگیری تصادفی، دقت نقشه، مناطق خشک، دشت سیستان | ||
کلیدواژهها | ||
نقشهبرداری رقومی خاک؛ تکنیک درختان تصمیمگیری تصادفی؛ دقت نقشه؛ مناطق خشک؛ دشت سیستان | ||
مراجع | ||
ebkit-text-size-adjust: auto; -webkit-1.Al-Masrahy, M.A., and Mountney, N.P. 2015. A classification scheme for fluvial–aeolian system interaction in desert-margin settings. Aeolian Research. 17: 67-88. 2.Barthold, F.K., Wiesmeier, M., Breuer, L., Frede, H.G., Wu, J., and Blank, F.B. 2013. Land use and climate control the spatial distribution of soil types in the grasslands of Inner Mongolia. J. Arid Environ. 88: 194-205. 3.Behrens, T., Förster, H., Scholten, T., Steinrücken, U., Spies, E.D., and Goldschmitt, M. 2005. Digital soil mapping using artificial neural networks. J. Plant Nutr. Soil Sci. 168: 21-33. 4.Behrens, T., Schmidt, K., Zhu, A.X., and Scholten, T. 2010. The ConMap approach for terrainbased digital soil mapping. Eur. J. Soil Sci. 61: 133-143. 5.Boer, M., DelBarrio, G., and Puigdefabregas, J. 1996. Mapping soil depth classes in dry Mediterranean areas using terrain attributes derived from a digital elevationmodel. Geoderma. 72: 99-118. 6.Breiman, L., and Cutler, A. 2004. Random Forests. Department of Statistics, University of Berkeley. http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm. 7.Brungard, C.B., and Boettinger, J.L. 2012. Spatial prediction of biological soil crust classes; value added DSM from soil survey. P 57-60, In: B. Minasny, B.P. Malone and A. McBratney (Eds.), Digital Soil Assessments and Beyond Proceedings of the 5th GlobalWorkshop on Digital Soil Mapping. CRC Press, Sydney. 8.Brungard, C.W. 2009. Alternative Sampling and Analysis Methods for Digital Soil Mapping in Southwestern Utah. Thesis for Master of Science, Utah State University. USA. 9.Brungard, C.W., Boettinger, J.L., Duniway, M.C., Wills, S.A., and Edwards Jr., T.C. 2015. Machine learning for predicting soil classes in three semi-arid landscapes. Geoderma. 239-240: 68-83. 10.Buol, S.W., Southard, R.J., Graham, R.C., and McDaniel, P.A. 2011. Soil genesis and classification. 6th edition. Iowa State Univ. Press. Ames. Iowa, 556p. 11.Campling, P., Gobin, A., and Feyen, J. 2002. Logisticmodeling to spatially predict the probability of soil drainage classes. Soil Sci. Soc. Am. J. 66: 1390-1401. 12.Cook, S.E., Jarvis, A., and Gonzalez, J.P. 2008. A New Global Demand for Digital Soil Information. P 31-43, In: A.E. Hartemink, A. McBratney and M.L. Mendonca-Santos (Eds.), Digital Soil Mapping with Limited Data. Springer, Dordrecht Heidelberg London New York. 13.Grunwald, S. 2010. Current State of Digital Soil Mapping and What Is Next. P 3-12, In: J.L. Boettinger, D.W. Howel, A.C. Moore, A.E. Hartemink and S. Kienast-Brown (Eds.), Digital Soil Mapping: Bridging Research, Environmental Application and Operation. Springer. Dordrecht Heidelberg London New York. 14.Hastie, T., Tibshirani, R., and Friedman, J.H. 2001. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. Springer, New York. 15.Hengl, T., and Reuter, H.I. 2008. Geomorphometry. Concepts, Software, Applications. Developments in Soil Science. Elsevier, Amsterdam. 16.Hengl, T., Toomanian, N., Reuter, H.I., and Malakouti, M.J. 2007. Methods to interpolate soil categorical variables from profile observations: lessons from Iran. Geoderma. 140: 417-427. 17.Heung, B., Bulmer, C.E., and Schmidt, M.G. 2014. Predictive soil parent material mapping at a regional–Scale: A random forest approach. Geoderma. 214-215: 141-154. 18.Jafari, A., Ayoubi, S., Khademi, H., Finke, P.A., and Toomanian, N. 2013. Selection of a taxonomic level for soil mapping using diversity and map purity indices: a case study from an Iranian arid region. Geomorphology. 201: 86-97. 19.Jafari, A., Finke, P.A., Van deWauw, J., Ayoubi, S., and Khademi, H. 2012. Spatial prediction of USDA-great soil groups in the arid Zarand region, Iran: comparing logistic regression approaches to predict diagnostic horizons and soil types. Eur. J. Soil Sci. 63: 284-298. 20.Jenny, H. 1941. Factors of Soil Formation: A System of Quantitative Pedology. McGrawHill, New York. 21.Lieb, M., Glaser, B., and Huwe, B. 2012. Uncertainty in the spatial prediction of soil texture comparison of regression tree and random forest models. Geoderma. 170: 70-79. 22.Liu, J., Pattey, E., Nolin, M.C., Miller, J.R., and Ka, O. 2008. Mapping within-field soil drainage using remote sensing, DEM and apparent soil electrical conductivity. Geoderma. 143: 261-272. 23.McBratney, A.B., Mendonça Santos, M.L., and Minasny, B. 2003. On digital soil mapping. Geoderma. 117: 1-2. 3-52. 24.Minasny, B., McBratney, A.B., and Hartemink, A.E. 2010. Global pedodiversity, taxonomic distance and the World Reference Base. Geoderma. 155: 132-139. 25.Moonjun, R., Farshad, A., Shrestha, D.P., and Vaiphasa, C. 2010. Artificial neural network and decision tree in predictive soil mapping of Hoi Num Rin sub-watershed, Thailand. P 151-164, In: J.L. Boettinger, D.W. Howell, A.C. Moore, A.E. Hartemink and S. Kienast-Brown (Eds.), Digital Soil Mapping: Bridging Research, Environmental Application and Operation. Springer, Dordrecht. 26.National soil survey center. 2012. Field book for describing and sampling soils, Ver. 3. U.S. department of agriculture, Natural resources conservation service. 27.Pahlavan Rad, M.R., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C.W., Komaki, C.B., and Bogaert, P. 2014. Updating soil survey maps using random forest and conditional latin hypercube sampling in the loess soil of northern Iran. Geoderma. 232-234: 97-106. 28.Pahlavan Rad, M.R., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C.W., Komaki, C.B., and Bogaert, P. 2016. Legacy soil maps as a covariate in digital soil mapping: A case study from northern Iran. Geoderma. 279: 141-148. 29.Pahlavan Rad, M.R. 2014. Mapping and Updating Soil Map Using Random Forest and Multinomial Logistic Regression in Golestan Province. Phd Thesis, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, 114p. 30.Pahlavan Rad, M.R., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C.W., Komaki, C.B., and Bogaert, P. 2014. Digital soil mapping using random decision tree models in Golestan province. J. Water Soil Cons. 21: 6. 73-93. (In Persian) 31.Poggio, L., Gimona, A., and Brewer, M.J. 2013. Regional scale mapping of soil properties and their uncertainty with a large number of satellite-derived covariates. Geoderma. 209-210: 1–14. 32.Roecker, S.M., Howell, D.W., Haydu-Houdeshell, C.A., and Blinn, C. 2010. A Qualitative Comparison of Conventional SoilSurvey and Digital Soil Mapping Approaches. P 369-384, In: J.L. Boettinger, D.W. Howell, A.C. Moore, E.A. Hartemink and S. Kienast-Brown (Eds.), Digital Soil Mapping: Bridging Research, Environmental Application and Operation. Progress in Soil Science. Springer, New York. 33.Schaetzl, R.J., and Anderson, S. 2005. Soils: Genesis and Geomorphology. Cambridge University Press, 833p. 34.Soil Survey Staff. 2014. Keys to soil Taxonomy, 12th ed. U.S. department of agriculture, Natural resources conservation service. 35.Stum, A.K., Boettinger, J.L., White, M.A., and Ramsey, R.D. 2010. Random Forests applied as a soil spatialpredictive model in arid Utah. P 179-189, In: J.L. Boettinger, D. Howell, A.C. Moore, A. Hartemink and E.S. Kienast-Brown (Eds.), Digital SoilMapping:Bridging Research, Environmental Application and Operation. Progress in Soil Science. Springer, Logan, USA. 36.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Minasny, B., Sarmadian, F., and Malone, B.P. 2014. Digital mapping of soil salinity in Ardakan region, central Iran. Geoderma. 213: 15-28. 37.Were, K., Bui, D.T., Disk, B., and Singl, B.R. 2015. A comparative assessment of support vector regression, artificial neural networks and random forest for predicting soil organic carbon stocks across an afromonkane land scape. Ecological indicator. Pp: 394-403. 38.Wilson, J.P., and Gallant, J.C. 2000. Terrain Analysis: Principles and Applications. In: G.J. Wilson JP (Ed.), Digital terrain analysis. John Wiley, New York, 478p. 39.Xiong, X., Grunwald, S., Myers, D.B., Kim, J., Harris, W.G., and Comerford, N.B. 2012. Which soil, environmental and anthropogenic covariates for soil carbon models in Florida are needed? P 335-339, In: B. Minasny, B.P. Malone and A. McBratney (Eds.), Digital Soil Assessments and Beyond: Proceedings of the 5th Global Workshop on Digital SoilMapping. CRC Press, Sydney. 40.Yokoyama, R., Shirasawa, M., and Pike, R.J. 2002. Visualizing topography by openness: a new application of image processing to digital elevation models. Photogramm. Eng. Remote Sens. 68: 257-266. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,087 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 960 |